가설검정(Hypothesis Test) 데이터 샘플을 사용하여 전체 모집단에 대한 특정조건(가설)이 참이라고
추론하기에 충분한 증거가 있는지 여부를 판단하기 위해 사용되는 통계적 검정방법이다.

가설검정(Hypothesis Test) 귀무가설과 대립가설 두 종류의 가설을 설정하고, 모집단에 대해 두 가지
가설을 조사한다. 귀무가설은 검정을 위한 기본적인 진술로써 일반적으로 귀무가설은 "효과 없음" 또는
"차이 없음"과 같이 다르지 않다라는 진술이다. 대립가설은 분석을 통해 참이라는 결론을 내리고자
목적으로 하는 진술로써 비교하는 기준과 다르다라는 진술이다.
 
 

가설검정(Hypothesis Test)은 샘플 데이터를 기준으로 귀무가설을 기각할 것인지 여부를 결정한다.
결정을 내리는 데는 p-value를 사용하는데, p-value가 분석자가 정의하는 기준 값인 유의수준(보통 0.05)보다
작거나 같으면 귀무가설을 기각할 수 있다.

일반적으로 통계적 가설검정이 두 가설 가운데 가능성이 더 높은 가설을 선택하기 위해 채택된다고
잘못 알고 있다. 그러나 실제로는 대립가설을 채택하기에 충분한 증거(데이터)가 없을 경우 귀무가설이
채택되는데 그 표현 방법은 다음과 같이 두가지로 정의하여 사용한다.
 
 

(1) 귀무가설 기각 : 이때 대립가설은 신뢰수준 95%(유의수준 0.05)에서 대립가설을 수용하는 결론을 내린다
(2) 귀무가설 기각실패 : 이때 신뢰수준 95%(유의수준 0.05)에서 귀무가설이 잘못이라는 제안할 수 있는

     충분한 증거가 부족하다라는 결론을 내린다.

즉, 기본적으로 귀무가설 채택이나, 대립가설채택과 같은 결론을 내리지 않고 검정을 위한 기본적인
진술인 귀무가설 중심으로 참이라고 추론하기에 충분한 증거가 있으면 귀무가설 기각실패,
충분한 증거가 있으면 귀무가설 기각이라고 표현한다.